東北大學冶金學院、資土學院、機械學院、信息學院、RAL重點實驗室近300名師生參加了會議，報告會由RAL實驗室副主任、“數字鋼鐵”團隊的帶頭人張殿華教授主持。

  習近平總書記在中央政治局第34次學習會議上的講話中指出：“數字經濟發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。”

  王國棟院士特別強調，要認真學習，深刻理解習總書記在中央政治局學習會議上的講話精神，要積極響應中央號召，加快建設數字中國。我們鋼鐵人要將數字技術與鋼鐵行業(yè)深度融合，充分發(fā)揮鋼鐵行業(yè)海量數據和豐富應用場景優(yōu)勢，依靠數據分析、數據科學的強大數據處理能力，加快建設“數字鋼鐵”，賦能鋼鐵行業(yè)轉型升級，打造出鋼鐵行業(yè)自立自強、創(chuàng)新發(fā)展的新天地。

  王國棟院士依據東北大學從上世紀90年代的鋼鐵材料組織性能預測技術開始到最近一年來取得的各項工作進展，以及國際上韓國POSCO、日本JFE及歐美國家鋼鐵企業(yè)的研究情況，分國家戰(zhàn)略、數據時代與數據科學、鋼鐵行業(yè)數字化轉型的國際潮流、數字孿生—信息物理系統(tǒng)與材料創(chuàng)新基礎設施、鋼鐵工業(yè)互聯網的總體架構與功能、鋼鐵行業(yè)數字化的實踐等6個方面全面闡述了團隊在數字經濟和鋼鐵行業(yè)融合發(fā)展，發(fā)揮數字化技術的放大、倍增、疊加作用，促進鋼鐵工業(yè)數字化、加速建設數字鋼鐵工作的成效和亮點。

  王國棟院士指出，鋼鐵行業(yè)具有豐富的數字技術應用場景資源。鋼鐵行業(yè)先進的數據采集系統(tǒng)、自動化控制系統(tǒng)和研發(fā)設施，可以為我們提供海量的數據資源；經過長期的建設和發(fā)展，我們已經實現了全面的數據采集和豐富的數據積累。在工業(yè)互聯網、大數據、云計算、5G網絡等信息技術的支撐下，我們可以借助大數據與機器學習/深度學習等數據科學技術，快速挖掘海量數據中蘊含的企業(yè)管理與生產過程中的規(guī)律，從而利用這些規(guī)律解決流程工業(yè)普遍存在的“不確定性”等“黑箱”難題，發(fā)揮數據技術的放大、倍增、疊加作用，推進鋼鐵行業(yè)的高質量發(fā)展。

  王國棟院士詳細分析了團隊創(chuàng)新提出并正在企業(yè)建立的鋼鐵工業(yè)互聯網架構下鋼鐵企業(yè)創(chuàng)新基礎設施的特征和建設任務。

  第一項任務，必須填平補齊底層生產線的數據采集和執(zhí)行機構，消除數據采集和指令執(zhí)行方面的“短板”。鋼鐵工業(yè)要采用數字化技術，實現數字化轉型，首要條件是鋼鐵產線的各個基本單元具有完備、可靠、性能優(yōu)良的數據采集系統(tǒng)，可以提供精準、齊全的現場有關材料成分設計和實時操作數據等輸入數據，以及材料外形尺寸、組織性能、表面質量等輸出數據。同時，各工序的基礎自動化系統(tǒng)和執(zhí)行機構必須以足夠的響應性和實時性實現過程控制與物理系統(tǒng)的實時交互，完成需要的自動化控制任務。盡管我國多數鋼廠是近年建設的，采用了先進的自動化技術，有較好的自動化基礎，但是仍然有缺項和“短板”。

  第二項任務，是攻克“邊緣數字化核心平臺”，簡稱“邊緣平臺”。鋼鐵行業(yè)的全流程“黑箱”就位于邊緣。傳統(tǒng)的邊緣主要使用基礎理論主導的數學模型，來完成過程機設定計算和基礎自動化控制。此外，在邊緣處還有過程監(jiān)控系統(tǒng)、質量追溯系統(tǒng)、數據庫系統(tǒng)等，近年還有少許的局部智能化控制環(huán)節(jié)。由于環(huán)境狀況和操作條件波動以及設備運行狀態(tài)變化，加之過程輸入條件、狀態(tài)變量和控制系統(tǒng)之間的關系十分復雜，這些機理模型對于全流程“黑箱”的復雜動態(tài)過程適用性很差，預報精度不高，難以準確透視工藝、設備、質量等關鍵參數之間的復雜關系。因此，利用數字化技術改造過的邊緣部分設置了邊緣數據中心，負責生產過程輸入、輸出大數據的提取、轉換、存儲的功能。與此相應，在邊緣部分設置“大數據/機器學習解析平臺（I）”（D/M平臺I），這個平臺可以利用數據科學、AI等技術解析建立和優(yōu)化數字孿生過程模型，以及實現過程可視化、開發(fā)APP等功能，并將生產過程數字孿生模型傳送到過程控制系統(tǒng)，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的機理模型，進行生產設備的設定和動態(tài)設定。

  第三項任務，是建設資源配置管理云平臺，簡稱“云平臺”。云平臺位于云中，負責生產計劃、調度、質量、效率等生產活動，原料、供應、能源、介質、排放、物流、人力資源、財務、成本、技術創(chuàng)新與開發(fā)等的資源配置和管理功能，是“邊緣部分”設定、運行、調度的強大支撐部分。在云平臺配置有企業(yè)大數據中心和“大數據/機器學習解析平臺（II）”（D/M平臺II），該平臺也是利用機器學習等數據轉換和處理技術處理、分析生產、設備、能源、物流、安全、市場、銷售、資源、財務、戰(zhàn)略等各方面的大數據，對相應部分的運行和管理工作進行管理和優(yōu)化，支撐和保證生產線系統(tǒng)和公司整體的最優(yōu)化運行。

  第四項任務，是網絡化，即系統(tǒng)的通信和網絡。原有的光纖通信系統(tǒng)繼續(xù)使用，并增設5G通信網絡。在垂直方向上，該系統(tǒng)實現軋制等快過程的短時延交互反饋；在流程方向上，實現各單元之間的順暢、無縫的優(yōu)化銜接。這個系統(tǒng)，可以保證通信網絡無時不在，無處不在，即插即用，暢通高效。

  王國棟院士特別強調，應當注意新系統(tǒng)與企業(yè)原有系統(tǒng)的銜接、繼承和發(fā)展。我們在保持原系統(tǒng)的優(yōu)點和優(yōu)勢的同時，還要發(fā)揮“軟件定義”的優(yōu)勢，開發(fā)先進的計算機軟件，把最新的技術無縫融入原系統(tǒng)中去，通過高質量的軟件實現對原系統(tǒng)的改造，完成新舊軟件系統(tǒng)的順利過渡。只立不破，多立少破，數據驅動，軟件定義，降低改造成本，逐步上線實施，加速建設進程，確保安全可靠。這樣做可以大大降低改造的成本，提高改造的效率，加速改造的進度，促進行業(yè)的智能化轉型。所以，自主創(chuàng)新開發(fā)數據驅動、軟件定義的全新數字化、網絡化、智能化系統(tǒng)，是我們必須認真執(zhí)行的關鍵環(huán)節(jié)。

  王國棟院士與師生針對“加快建設數字鋼鐵”主題進行了深入交流，集中討論了數字經濟與鋼鐵行業(yè)深度融合的重大意義、加強高校學科交叉優(yōu)勢、產學研聯合組隊、研究項目的確定和運作、國際先進企業(yè)研究動態(tài)交流與收集、提高建設效率與降低建設成本等問題，并展望了下階段的工作。

  與會師生一致認為，我們要以習總書記“加速建設數字中國”的指示為綱，深刻認識大數據+機器學習為核心的數字化轉型是鋼鐵工業(yè)發(fā)展的大趨勢、大方向。我們要以國家重大需求和企業(yè)管理與生產中的問題為導向，學科交叉，行業(yè)協(xié)同，產學研深度融合，攻克關鍵共性技術，創(chuàng)新顛覆性、引領性、原創(chuàng)性技術，掌握核心競爭力，加速建設數字鋼鐵，促進我國鋼鐵行業(yè)實現數字化轉型，高質量發(fā)展！我們相信，中國鋼鐵行業(yè)一定會在激烈的國際競爭中占據鋼鐵產業(yè)數字化的制高點，成為世界鋼鐵科學技術創(chuàng)新發(fā)展的領跑者。我們也同樣相信，經過這場數字經濟、數字技術發(fā)展浪潮的洗禮，東北大學在學科建設、人才培養(yǎng)、教學改革、學校治理、服務社會等方面，也一定會發(fā)揮數據的基礎資源作用和創(chuàng)新引擎作用，實現各項工作的數字化轉型，走在“雙一流”建設的前列，成為“創(chuàng)新型、復合型、應用型人才”的培育基地。